تدير شركة Pear VC، وهي شركة مشاريع بارزة تركز على مرحلة ما قبل البذور والبذور، برنامجًا للتسريع منذ حوالي عقد من الزمن مع حوالي 10 شركات ناشئة في كل دفعة.
على مدى تلك السنوات، ساعد البرنامج الصغير ولكن القوي في إطلاق العديد من الشركات مثل Viz.ai، التي يمكن للذكاء الاصطناعي المعتمد من إدارة الغذاء والدواء تشخيص السكتات الدماغية (وقدرت قيمتها بـ 1.2 مليار دولار في عام 2022)، وشركة إدارة العلاقات Affinity التي جمعت 80 مليون دولار من السلسلة C في بقيمة 620 مليون دولار، وفقًا لبيانات PitchBook، وValar Labs، التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لمساعدة الأطباء على اتخاذ قرارات علاج السرطان. (أغلقت سلسلة A بقيمة 22 مليون دولار في مايو.)
هذا العام، قررت Pear أن الوقت قد حان لزيادة حجم مسرّعها وتزويد الشركات بالمزيد من الخدمات من خلال تقديم المساعدة في التوظيف ومساحة داخل مكتبها الجديد في سان فرانسيسكو الذي تبلغ مساحته 30 ألف قدم مربع. ومن الآن فصاعدًا، سيتم تشغيل البرنامج الذي يستمر 14 أسبوعًا، والذي يسمى الآن PearX، مرتين سنويًا. وستتكون كل دفعة من حوالي 20 شركة. ولا يزال البرنامج الأكبر بعيدًا كل البعد عن برنامج Y Combinator، الذي يقبل مئات الشركات الناشئة سنويًا.
ليس الحجم الأصغر فقط هو ما يميز PearX عن YC. عادةً لا يتم الكشف عن الشركات الناشئة في كل دفعة حتى يوم العرض التوضيحي، وهو حدث شخصي يحضره أكثر من مائة من شركاء رأس المال الاستثماري العامين، بما في ذلك الشركات الكبرى مثل Sequoia وBenchmark وIndex Ventures. في حين تقول YC إنها تقدم لكل شركة نفس الشروط القياسية، فإن التمويل الذي تتلقاه شركات PearX الناشئة من الشركة يمكن أن يتراوح بين 250 ألف دولار إلى 2 مليون دولار، اعتمادًا على الاحتياجات ومرحلة التطوير.
وشمل يوم العرض لهذا العام، والذي أقيم في وقت سابق من هذا الشهر، 20 شركة، ركز معظمها على الذكاء الاصطناعي. ومن بينها، هناك خمسة برزت بالنسبة لنا وللجمهور الحاضر من خلال أساليب جديدة لحل مشاكل الأعمال المعقدة.
النيوترينو الذكاء الاصطناعي
ماذا يفعل: يحدد أفضل بنية تحتية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي متعددة النماذج
لماذا برزت: تريد شركات الذكاء الاصطناعي التأكد من أنها تستخدم أفضل الأدوات لأداء المهمة. قد يستغرق اكتشاف نماذج LLM أو نماذج اللغات الصغيرة الأفضل لكل تطبيق وقتًا طويلاً، خاصة وأن هذه النماذج تتغير وتتحسن باستمرار.
تريد Nuetrino أن تسهل على شركات الذكاء الاصطناعي العثور على المزيج الصحيح من النماذج والأنظمة الأخرى لاستخدامها في تطبيقاتها. بهذه الطريقة، يمكن للمطورين العمل بشكل أسرع وتوفير المال عند تشغيل منتجاتهم.
كونو آي
ماذا يفعل: أتمتة أبحاث السوق
لماذا برزت: تنفق العلامات التجارية الملايين كل عام على أبحاث السوق. تستغرق عملية استطلاع العملاء المحتملين وقتًا طويلاً. يمكن لوكلاء Quno AI الاتصال بالعملاء وجمع البيانات النوعية والكمية. ويمكن بعد ذلك تحليل النتائج في الوقت الحقيقي. والمكافأة هي أن الذكاء الاصطناعي يمكنه تحليل نتائج هذه المحادثات بسرعة.
ResiQuant
ماذا يفعل: تطوير نماذج الكوارث لشركات التأمين على المنازل
لماذا برزت: مع تزايد الكوارث الطبيعية، تكافح شركات التأمين على الممتلكات لمعرفة المنازل الأكثر عرضة لخطر التعرض لأضرار كبيرة أثناء الكوارث. وذلك لأن الوصول إلى المعلومات حول الهياكل المنزلية أمر صعب ومكلف.
تقوم شركة ResiQuant، التي أسسها اثنان من الحاصلين على درجة الدكتوراه في الهندسة الإنشائية، بإنشاء نماذج لتقدير ميزات البناء وكيفية صمودها أثناء الزلازل والأعاصير والحرائق. تدعي الشركة أنها يمكن أن تساعد شركات التأمين على تقييم المخاطر بشكل أكثر دقة، مما قد يؤدي إلى خفض أقساط التأمين على أصحاب المنازل لأولئك الذين يعتبرون أقل خطورة.
التقييم الذاتي
ماذا يفعل: يراقب الإنتاج في العالم الحقيقي وينبه المشغلين إلى الأخطاء
لماذا برزت: وفي يناير/كانون الثاني، انفجرت أبواب طائرة بوينغ 737 ماكس في منتصف الرحلة بسبب فقدان أربعة مسامير مهمة، وفقا للمحققين. هذا الوضع هو مجرد مثال بارز واحد على ما يمكن أن يسوء في أنظمة ضمان الجودة. لكن الشركات المصنعة لجميع أنواع المنتجات لديها احتياجات مماثلة لاكتشاف المنتجات المعيبة قبل مغادرتها المصنع.
وباستخدام الكاميرات والذكاء الاصطناعي، تأمل شركة Self Eval في معالجة هذه المخاوف من خلال التحقق من إكمال المهام بشكل صحيح، والإبلاغ عن أخطاء التصنيع في الوقت الفعلي.
تعليم مشاركة
ماذا يفعل: ينشئ خطط دروس تتكيف مع احتياجات كل معلم
لماذا برزت: إن البرامج التي تضبط الصعوبة بناءً على المعرفة الفردية للطلاب متاحة منذ بعض الوقت. ومع ذلك، يرى مؤسسو TeachShare أن العديد من الشركات التعليمية لا تزال تقدم منهجًا واحدًا يناسب الجميع لتطوير المناهج الدراسية. وهذا يجبر المعلمين على قضاء وقت كبير في تعديل خطط الدروس لتناسب فصولهم الدراسية المحددة. يهدف TeachShare إلى مساعدة المعلمين في تصميم المحتوى اليومي، وضمان التوافق مع المعايير التعليمية.
